hadoop 的核心架构：包括hdfs 和 mapReduce, HDFS 为海量数据提供了存储，而MapReduce 为海量数据提供了计算框架。
HBase：实时分布式数据库，MapReduce：分布式计算框架，HDFS：分布式文件系统。
HDFS中包含三个重要角色：
NameNode, DataNode, Client
NameNode: 是主节点，master节点，可以看做是分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间，集群配置信息和存储块的复制。NameNode 将文件系统的 meta-data存储在内存中，这些信息包含了文件信息，每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息。
DataNode：是slave节点，是文件存储的基本单元，将block 存储在本地文件系统中，保存了block的meta-data, 同时周期性的将所有存在的block信息发送给nameNode
Client: 切分文件，访问HDFS，与NameNode交互，获得文件位置信息。与dataNode交互，读取和写入数据。
Block 块的概念：是HDFS中的基本读写单元；HDFS中的文件都是被切割为block进行存储的；这些块被复制到多个DataNode中，块的大小和复制的块的数量在创建文件时由client决定。